現在画像分類モデルは多くの分野で利用されている。しかし画像分類モデルには、本来分類とは無関係な属性をクラスと過剰に結びつけてしまい、その結果少数派に属するグループの精度を大きく損なうバイアスの問題が存在する。バイアス属性が既知である場合、データセットのリサンプリング等によってバイアスの緩和が可能である。しかし、実社会においてそのような状況は稀であり、事前知識なしでのより一般的に適用可能なバイアス検知手法が求められる。そこで、本論文では視覚言語モデルを利用することで未知のバイアス属性を言語的に抽出する枠組みを提案する。加えて、抽出されたバイアス属性を基に効果的にバイアスを緩和する手法を提案する。